Üniversite kabullerini açıklama

Aşağıda, farklı yaygın ABD akademik test puanlarını (CGPA; Kümülatif Not Ortalaması, GRE; Graduate Record Examination vb.) öngörücü nitelikler veya özellikler olarak kullanarak üniversiteye kabul olasılığını tahmin etmek için bir regresyon modelinde kullanılan veri özelliklerinin önemine ilişkin bir SHAP görselleştirmesi yer almaktadır.

• Grafik, belirli bir gözlemin (öğrenci kabul kararı) kalitesini tahmin etmek için model tarafından uygulanan çıkarım sürecinde öngörücü niteliklerin (akademik test puanları) göreceli önemini göstermektedir.
• Özellik değerleri aralığı, maviden (en düşük) pembeye (en yüksek) kadar değişen renklerle gösterilir. Her bir özelliğin yatay eksendeki renkli çubuğunun konumu, özellik değerlerinin sonuçta ortaya çıkan model çıktısında sahip olduğu etkiyi gösterir. Bazı özelliklerin değerleri daha yüksek olduğunda daha yüksek çıktılara yol açarken bazı özelliklerin değerleri daha yüksek olduğunda daha düşük çıktılara yol açar.

Yukarıdaki SHAP grafiğini yakından inceleyin ve model açıklanabilirliği ve özellik önemi ile ilgili aşağıdaki ifadelerden hangilerinin doğru olduğunu seçin: